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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김재곤
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수74
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충치, 치주 질환 등으로 인한 치아 결손이 발생하면 이를 치료하기 위한 치아 보철물을 제작하는 시술이 필요하다. 전통적으로 보철물 제작에는 석고를 이용해 치아를 본떠 제작하는 방법이 사용되었지만, 최근 기술의 발전으로 CAD 시스템이 도입되어 제작 과정이 줄어들었다. 하지만 치아 보철물은 개인에 따라 다양한 해부학적 차이를 보이기 때문에, 치기공사의 기술 수준이 제조 공정의 정확도에 상당한 영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 GAN 모델을 활용하여 개인화된 치아 보철물을 디자인하는 모델을 제안한다. 이 모델의 목적은 치료 전의 치아와 그 반대 치아의 3D 데이터를 활용하여 각 환자에 맞는 치아 보철물을 디자인하는 것이다. 이를 위해 3D 치아 데이터는 Depth map 형식으로 변환되어 모델의 입력 데이터로 사용된다. 또한, 제안한 모델은 Pixel2Style2Pixel의 네트워크 구조를 활용하여 이미지 변환 및 치아 보철물 생성을 위한 기존 모델에 비해 우수한 성능을 보여준다. 따라서 본 논문에서 제안된 모델을 사용한다면 치아 보철물 제작에 필요한 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있다. 또한, GAN을 활용한 접근법은 향후 틀니 및 임플란트의 제작으로 확장될 수 있다.
목차
국문초록 i목 차 ii표 목 차 iii그림목차 iv제 1 장 서 론 11.1. 연구 배경 11.2. 이론적 배경 41.2.1. GAN 41.2.2. Image-to-Image 변환 41.2.3. 관련 연구 동향 51.3. 연구 목적 9제 2 장 Depth map 생성 방법 및 모델 설명 102.1. Depth map 생성 방법 102.2. 치아 보철물 디자인 모델 (Pixel2Dental2Pixel) 142.2.1. 인코더 구조 142.2.2. 디코더 구조 142.2.3. 손실 함수 15제 3 장 실험 및 결과 203.1. 데이터와 실험 환경 203.2. 평가 지표 223.3. 손실 함수의 가중치 결정 실험 243.4. 이미지 생성 모델과의 성능 비교 263.5. 포인트 클라우드 생성 모델과의 성능 비교 31제 4 장 결 론 33
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